#-*- codeing = utf-8 -*-
#@Time : 2020/10/18 13:33
#@Author : 阳某
#@File : 数据排序.py
#@Software : PyCharm

import pandas as pd
# Series的排序：
# Series.sort_values(ascending=True, inplace=False)
# 参数说明：
#
# ascending：默认为True升序排序，为False降序排序
# inplace：是否修改原始Series
# DataFrame的排序：
# DataFrame.sort_values(by, ascending=True, inplace=False)
# 参数说明：
#
# by：字符串或者List<字符串>，单列排序或者多列排序
# ascending：bool或者List，升序还是降序，如果是list对应by的多列
# inplace：是否修改原始DataFrame

df = pd.read_csv('./files/beijing_tianqi_2018.csv')
print(df.head())
# 替换掉温度的后缀℃
df.loc[:, "bWendu"] = df["bWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
df.loc[:, "yWendu"] = df["yWendu"].str.replace("℃", "").astype('int32')
print(df.head())

# 1、Series的排序
print(df['aqi'].sort_values())
print(df["aqi"].sort_values(ascending=False))
print(df["tianqi"].sort_values())

# 2、DataFrame的排序
# 2.1 单列排序
print(df.sort_values(by='aqi'))
print(df.sort_values(by="aqi", ascending=False))

# 2.2 多列排序
# 按空气质量等级、最高温度排序，默认升序
print(df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"]))
# 两个字段都是降序
print(df.sort_values(by=["aqiLevel", "bWendu"], ascending=False))

